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Einsatz von Natural Language Generation in der automatisierte Wahlberichterstattung
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile fester Bestandteil vieler Nachrichtenredaktionen dieser Welt: Intelligente Automatisierungslösungen unterstützen Redakteure im Arbeitsalltag bei Recherche, Auswertung oder Distribution von Inhalten – oder deren Generierung.
Natural Language Generation ist die Technologie hinter dem automatisierten Generieren von Texten. Medial ist diese Textgenerierung unter dem Begriff „Roboterjournalismus“ geprägt. Die Frage nach Anwendungsbereichen von diesem wird klassischerweise mit der Verwendung zur Sportberichterstattung, in der Finanzkommunikation oder zur Erstellung von Produktbeschreibungen beantwortet. Zwar sind diese sehr gelungen, da sie plakativ und schnell einleuchtend sind, nur leider stößt die Fantasie danach oft an ihre Grenzen. Aus aktuellem Anlass möchten wir daher ein weiteres Beispiel für den Einsatz von Natural Language Generation vorstellen: Die Wahlberichterstattung.
Spannend ist dabei nicht nur das Gesamtergebnis – bis in die einzelnen Bezirke können und wollen die Bürger nachvollziehen, wie abgestimmt wird und das am liebsten so schnell wie möglich. Dazu sind tausende Wahlhelfer zur Stimmauszählung im Einsatz – die Ergebnisse sind in verschiedenen Formaten (JSON, XML, CSV) zugänglich.
Die Voraussetzungen für den Einsatz von NLG sind damit perfekt: Es existieren umfassende, strukturierte Daten in Form der abgegebenen Stimmen und das Verlangen nach einer detaillierten Berichterstattung in Echtzeit und in hohem Volumen.
Was kann NLG für die Wahlberichterstattung leisten?
Natural Language Generation ermöglicht den Nachrichtenredaktionen das Bereitstellen zusätzlicher Inhalte und Hintergründe zur Wahl: Für jeden einzelnen Wahlkreis können Analysen geliefert werden und eine breite regionale Berichterstattung wird gefördert. Warum dieser Anwendungsfall so rund und relevant ist: Die Wahlberichterstattung betrifft alle Bürgerinnen und Bürger gleichermaßen. Eine automatisierte Unterstützung dieser ist also nicht nur für Nischenmärkte interessant, sondern liegt im breiten öffentlichen Interesse. Durch die Mehrsprachigkeit der Textgenerierung lässt sich dieser Gedanke sogar noch weiterspinnen: Die Wahlergebnisse können direkt in mehreren Sprachen vertextet werden. Wenn nun ein Spanier die Wahlberichterstattung für einen Wahlkreis in Lettland verfolgt, entsteht eine vorher nie dagewesene Reichweite, die sich über ganz Europa spannt – auf diese Weise den europäischen und demokratischen Gedanken mit Leben füllt.
Die Frage nach der stärksten Kraft oder den demografischen Hintergründen der Wählenden kann also für jeden einzelnen Wahlkreis textlich aufbereitet werden, ohne dass ein Journalist unzählige Berichte schreiben muss, denn – das liegt in der Natur einer jeden Wahl – die hierfür benötigte Datenlage liegt bereits in strukturierter Form vor. Auch die Distribution auf diversen Kanälen, bspw. dem eigenen Nachrichtenangebot, Twitter und Facebook, lässt sich automatisieren: Die Berichte werden dann direkt im dem Kanal entsprechenden Format ausgeliefert. Wenn nun die erste Abdeckung der Wahlergebnisse automatisiert funktioniert, kann der Journalist seine Zeit für die Beurteilung der tatsächlichen politischen Bedeutung dieser verwerten.
Automatisch lassen sich außerdem historische Kontexte heranziehen: Wie haben die Parteien im Vergleich zu vergangenen Jahren abgeschnitten? Entspricht das Ergebnis dem Trend oder handelt es sich um einen Rekordwert? Welche Wahlkreise wählen welche Parteien und gibt es dabei Veränderungen zu beobachten? Was für den menschlichen Journalisten einen riesigen Rechercheaufwand bedeutet, findet der Textroboter automatisch heraus.
Was diesen Anwendungsfall umso schöner macht: Er hat sogar schon in der Praxis stattgefunden. In den USA hat die Washington Post hat bereits 2016 mit ihrem hauseigenen Textroboter Heliograf rund 500 Artikel zur Wahlberichterstattung erstellt – die mehr als 500.000 Klicks generierten. In einem Testlauf hat nun auch die österreichische APA ihre Berichterstattung zur EU-Wahl 2019 erweitert. Das Fazit? Die automatische Textgenerierung birgt für Wahlen das Potential, den interessierten Bürgerinnen und Bürgern zusätzliche Inhalte zu liefern. Allerdings erfordert der zusätzliche Content auch zusätzliche Investitionen und spezifische Kompetenzen, denn: Der Journalist lässt sich nicht einfach austauschen und KI kommt nicht aus der Steckdose.
Wir freuen uns auf die Zukunft der Natural Language Generation und die zahlreichen, spannenden Anwendungsfälle, die wir mit Ihnen bearbeiten und umsetzen werden. Welche Idee Ihnen auch vorschwebt, kontaktieren Sie uns gerne, um diese zu diskutieren.